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PublicationKursbestimmung: Gaia-X und die Zukunft der datenzentrierten Verwaltung( 2024)Seit mindestens 20 Jahren entwickeln sich „Smart Cities“ und „Smart Regions“ als Teil eines Digitalisierungstrends, der auf Datenvernetzung in Städten und Regionen aufsetzt. Smart Cities und Smart Regions bezeichnen Siedlungsräume, in denen die regelmäßige Nutzung (ökologischer, ökonomischer und sozial) nachhaltiger Produkte, Dienstleistungen, Technologien, Prozesse und Infrastrukturen durch eine hochintegrierte Vernetzung mittels Informations- und Kommunikationstechnologien systematisch ermöglicht und unterstützt wird. Der nächste Schritt hin zu vernetzten, datenzentrierten Verwaltungen von Städten und Regionen ist daher von enormer Bedeutung. Auf der einen Seite wird der Einsatz datenbasierter Systeme die öffentlichen Dienstleistungen und die hoheitlichenAufgaben erweitern und verbessern. Auf der anderen Seite werden immer mehr öffentliche und private Akteure entlang (digitaler) Wertschöpfungsketten beteiligt. Unterstrichen wird dies durch den immer stärker hervortretenden Bedarf, nachhaltigere und resilientere Wege der Stadt- und Regionalentwicklung zu gehen und dazu digitale Werkzeuge und Lösungen zu nutzen. Hierdurch kann die notwendigen Transformationen des Energie-, Verkehrs- und Infrastrukturwesens beschleunigt werden. In diesem Dokument sollen die Konzepte von datenzentrierter Verwaltung sowie die dafür notwendigen organisatorischen und technischen Voraussetzungen erläutert und beschrieben werden. Abschnitt 1 bietet eine allgemeine Einführung in die datenzentrierte Verwaltung und adressiert die administrativen Herausforderungen sowie den rechtlichen Rahmen. Abschnitt 2 stellt die Gaia-X-Initiative vor, zunächst allgemein, dann als Werkzeug zur Verknüpfung von Daten und zur Erleichterung der digitalen Transformation in Kommunalverwaltungen. Abschnitt 3 beschreibt die technischen Aspekte der digitalen Transformation in der Verwaltung: von der aktuellen Datennutzung bis hin zu den verfügbaren technologischen und prozeduralen Werkzeugen. Am Ende des Dokuments finden sich einige Anwendungsfälle, in denen der Nutzen der Digitalisierung und Datenorientierung für Verwaltungen konkret dargestellt wird.
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PublicationSetting the course: Gaia-X and the future of datacentric government( 2024)The digitization of local government has seen a growing trend towards data networking. Over the past 20 years, “smart cities” and “smart regions” have emerged as a key concept in this trend. Smart cities and smart regions are areas of settlement where highly integrated networking enables the regular use of (ecologically, economically, and socially) sustainable products, services, technologies, processes, and infrastructures. Of enormous importance are the next steps towards a networked, data-centric administration of cities and regions. On the one hand, the use of data-based systems will expand and improve public services and sovereignty over tasks. On the other hand, more and more public and private actors will be involved along the (digital) value chains. Furthermore, the growing need for sustainable and resilient administrations underscores the importance of developing digital tools and solutions for urban and regional development. Finally, these digital solutions will accelerate the transformation of the energy, transport, and infrastructure sectors. This document aims to describe the concepts of data-centric government and the organizational and technical requirements necessary to achieve it. Section 1 provides a general introduction to data-centric government, addressing governance challenges and legal frameworks. Section 2 introduces the Gaia-X initiative, first in general terms and then as a tool to combine data sets and connect data services and facilitate the digital transformation of local government. Section 3 describes the technical aspects of digital transformation in government: from the current use of data to the technological and procedural tools available. The document concludes with four use cases illustrating the benefits of digitization and data orientation for governments.
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PublicationBest-of-Breed: Service-Oriented Integration of Artificial Intelligence in Interoperable Educational Ecosystems( 2023)
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PublicationDeutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz(DIN, 2022-12-09)
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PublicationLessons learned from creating, implementing and evaluating assisted e-learning incorporating adaptivity, recommendations and learning analytics( 2022)
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PublicationGenerative Machine Learning for Resource-Aware 5G and IoT SystemsExtrapolations predict that the sheer number of Internet-of-Things (IoT) devices will exceed 40 billion in the next five years. Hand-crafting specialized energy models and monitoring sub-systems for each type of device is error prone, costly, and sometimes infeasible. In order to detect abnormal or faulty behavior as well as inefficient resource usage autonomously, it is of tremendous importance to endow upcoming IoT and 5G devices with sufficient intelligence to deduce an energy model from their own resource usage data. Such models can in-turn be applied to predict upcoming resource consumption and to detect system behavior that deviates from normal states. To this end, we investigate a special class of undirected probabilistic graphical model, the so-called integer Markov random fields (IntMRF). On the one hand, this model learns a full generative probability distribution over all possible states of the system-allowing us to predict system states and to measure the probability of observed states. On the other hand, IntMRFs are themselves designed to consume as less resources as possible-e.g., faithful modelling of systems with an exponentially large number of states, by using only 8-bit unsigned integer arithmetic and less than 16KB memory. We explain how IntMRFs can be applied to model the resource consumption and the system behavior of an IoT device and a 5G core network component, both under various workloads. Our results suggest, that the machine learning model can represent important characteristics of our two test systems and deliver reasonable predictions of the power consumption.
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PublicationDeutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz(DIN, 2020)
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PublicationIDS Reference Architecture Model. Industrial Data Space. Version 2.0(International Data Spaces Association, 2018)
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PublicationInteraktionsmodell für Industrie 4.0 Komponenten( 2017)Verwaltungsschalen bilden zusammen mit den Assets der digitalen Fabrik I4.0-Komponenten. Interaktionen zwischen den Verwaltungsschalen sind wichtige Bestandteile der Wertschöpfungsketten in den I4.0-Systemen. Dafür benötigen die Verwaltungsschalen eine gemeinsame Sprache. Auf der Basis der Festlegungen der DIN SPEC 91345, d. h. des RAMIs und der Struktur der Verwaltungsschale, wird hier das Interaktionskonzept beschrieben.
